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#PSRM: Explaining Support for Redistribution: Social Insurance Systems and Fairness
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#Experimental Data
#Part II: Recode
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#Verena Fetscher
#July 2022
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#Load data file
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load("dataLab_SocialInsurance.Rda")
df<-dat_long
rm(dat_long)

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#Recode data
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#Recode negative value in give to 0
#(slider could be moves to value slightly below 0)
df$give_new<-df$give
df$give_new[df$give_new<0]<-0
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#Weight transfer shares in order to adjust for changes in inequality level
df$give_weight<-df$give_new/(
  ((df$EndowmentDictator-df$EndowmentRecipient)/2)/
    df$EndowmentDictator)
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#Recode survey responses
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#Age
summary(as.numeric(as.character(df$age)))
df$age<-as.numeric(as.character(df$age))
summary(df$age)
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#Gender
#1 female
table(as.numeric(as.character(df$gender)))
df$gender<-as.numeric(as.character(df$gender))
summary(df$gender)
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#Religion
#Geh?ren Sie einer Religionsgemeinschaft an?
#0 ja
#1 nein
table(as.numeric(as.character(df$religion)))
df$religion<-as.numeric(as.character(df$religion))
summary(df$religion)
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#Family income
#6. Was beschreibt am besten, wie Sie das gegenw?rtige 
#Einkommen Ihrer Familie beurteilen? Wir k?nnen...
#1 sehr bequem leben
# bequem leben
# zurechtkommen
# schwer zurechtkommen
# sehr schwer zurechtk.
# wei? nicht
table(as.numeric(as.character(df$income_fam)))
df$income_fam<-as.numeric(as.character(df$income_fam))
df$income_fam[df$income_fam==6]<-NA
table(df$income_fam)
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#Political interest
#7. Wie sehr interessieren Sie sich f?r Politik?
#1 sehr interessiert
# ziemlich interessiert
# wenig interessiert
# ?berhaupt nicht interessiert
# wei? nicht
table(as.numeric(as.character(df$polint)))
df$polint<-as.numeric(as.character(df$polint))
df$polint[df$polint==5]<-NA
table(df$polint)
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#Leftright
#8. Auf einer Skala von 0 bis 10, wobei 0, politisch gesehen, 
#"extrem links" und 10 "extrem rechts" bedeutet, wie w?rden 
#Sie sich selbst politisch einordnen?
#0 links
#9 rechts
table(as.numeric(as.character(df$leftright)))
df$leftright<-as.numeric(as.character(df$leftright))
df$leftright<-df$leftright+1
table(df$leftright)
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#Redistribution preferences
#11. Wie sehr stimmen Sie der folgenenden Aussage zu: 
#Der Staat sollte Ma?nahmen ergreifen, um Einkommensunterschiede zu verringern?
#1 stimme stark zu
#stimme zu
#weder noch
#lehne ab
#lehne stark ab
#6 wei? nicht
table(as.numeric(as.character(df$redistribution)))
df$redistribution<-as.numeric(as.character(df$redistribution))
df$redistribution[df$redistribution==6]<-NA
table(df$redistribution)
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#Instructions
#13. Zur?ck zum Experiment. Auf einer Skala von 1 bis 10, 
#f?r wie verst?ndlich halten Sie die Instruktionen zu diesem Experiment?
#1 sehr verst?ndlich
#10 sehr verwirrend
table(as.numeric(as.character(df$instructions)))
df$instructions<-as.numeric(as.character(df$instructions))
summary(df$instructions)
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#14. Wenn Sie noch einmal teilnehmen k?nnten, wie sehr w?rden Sie Ihre Entscheidungen 
#im Gro?en und Ganzen ab?ndern?
#1 sehr stark
#6 ?berhaupt nicht
table(as.numeric(as.character(df$change)))
df$change<-as.numeric(as.character(df$change))
table(df$change)
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table(df$major)



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#Save data
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save(df,file="dataLab_SocialInsurance_complete.Rda")

